導讀 本文將分享淘寶直播App（點淘）的用戶增長實踐。
全文目錄：
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業務背景和行業挑戰
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數據策略和能力設計
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用戶生命周期數據體系
01
業務背景和行業挑戰
1. 業務背景：點淘的介紹
點淘，是淘寶直播官方APP，也是阿里內容戰略的重要組成部分。近兩年來，阿里在內容方向投入了大量精力，而點淘則是內容方向的一個重要組成部分。點淘依托直播和短視頻生態，通過短直聯動的方式來打造短視頻種草和直播拔草的一個商業形態。
上圖中右側展示的是我們目前產品里面核心的兩個場域。第一個是直播場域，第二個是沉浸流的短視頻場域。
整個產品形態是以極致的沉浸消費流為主體的，同時兼有直播間和貨架，來滿足用戶在逛和買方面的需求。
2. 行業挑戰
行業面臨三大方面的挑戰：
（1）行業周期
近兩年，尤其在疫情影響下，互聯網的收入面臨了很大壓力，在收入承壓的情況下，各個公司都在進行降本增效，整體預算明顯收緊。收入承壓、預算收緊的情況下，增長就會遇到很多約束。
（2）行業競爭
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目前短視頻行業，大家熟知的抖音、快手、視頻號等這些頭部廠家都在大力推進直播化和電商化，對阿里電商帶來了一定的挑戰。
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在種草和社區領域，B站和小紅書這幾年發展得也十分迅猛。B站從最開始的二次元逐步破圈，目前看還是相對成功的，用戶體量也有了很大的增長。小紅書經過了最開始五六年的沉淀之后，近年來增長迅猛，結合疫情做了很多營銷性的增長突破。
（3）流量
點淘屬于阿里系的一個內容產品，帶著阿里的標簽，在流量市場里面也會遇到一些挑戰。
02
數據策略和能力設計
接下來，介紹一下我們針對上述挑戰，所采取的一些數據策略，以及對應的能力設計。
1. 數據策略
（1)用戶增長解構
增長首先是一個業務問題，我們要把業務的用戶規模做大；同時它也是一個數據問題。
通過下圖就可以看到，上面有用戶不斷的來，下面有部分用戶會走，這里面剩下的水位就是當前的用戶規模。
如果用公式來表達，DAU就可以表示為新用戶加上新用戶對應的留存。這里面其實有兩個核心的因素：
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一個是新戶，用戶來的多不多？
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一個是留存，就是這些用戶來了之后能不能留下來？
（2）用戶增長分析
其實，整個用戶增長主要圍繞這兩個核心因素展開的。如果把用戶從來到走各階段做拆分，那么用戶可以分為四個比較有特點的階段：
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第一個階段就是用戶來到產品之前，這個階段是拉新的過程，對應的是我們的NU；
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第二個階段是用戶進來之后熟悉我們的產品，活躍度不斷提升，這塊是做承接和成長的過程；
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第三個階段是用戶進入了穩定期，用戶成長起來，并轉化為我們價值用戶的過程；
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第四個階段是一些用戶活躍度逐步下降，逐步變成沉默用戶，或者離開產品變成流失用戶。
在這幾個核心過程中可以看到，拉新對應用戶初次進入產品的過程，承接、促活和流失對應留存的過程。
2. 用戶增長數據能力的設計
上面對用戶的不同階段進行了拆分，我們把留存進行了進一步細化，在每個階段去解決對應的問題，找到相應的具體策略。
（1）拉新
拉新階段要解決的核心業務問題和目標是拉新規模、拉新質量，以及在規模和質量某個條件一定條件下，如何提升效率。拉新要解決的核心問題對應的數據能力會涉及到歸因、出價、定向、裂變等。
（2）承接
承接階段要解決的核心問題是用戶的短期留存和成長。我們不希望用戶只來一次，希望用戶能夠持續的來，并且能夠成長為我們想要的用戶，這是承接階段要解決的核心問題。具體來看，我們需要構建承接漏斗，通過不同的承接方式和權益設計來優化效率。
（3）促活
促活階段要解決的核心問題是長期留存和價值。我們不希望用戶僅僅來幾天或一段時間，而是希望能夠長期留在我們的平臺上，同時還要轉化為我們的價值用戶。在這個過程中就要定義用戶的活躍分層、做渠道拉活、以及營銷活動等。
（4）流失
流失階段要解決的核心問題延長用戶的生命周期，我們希望用戶盡量晚走。在這個過程中就要進行用戶流失的定義、流失的預警和流失召回等。
在定義出各階段的核心問題，并梳理出相應的方法之后，我們就可以針對具體的能力做展開。
03
用戶生命周期數據體系
接下來針對上面提到的這些數據能力做具體介紹。
1. 用戶拉新
用戶拉新過程要關心的核心問題有用戶的規模、用戶的質量和投放的效率。
（1）基礎能力
首先要構建用戶拉新的基礎能力，即用戶歸因和渠道評估。
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用戶歸因
用戶歸因主要是解決用戶來源的問題，通過定義一套規則來確定用戶是從哪個投放渠道進來的，這個涉及到用戶的推廣結算，以及后續的效果評估。因為用戶來到產品之前，可能會點擊到多個廣告或者多個投放素材，這里就需要提前定義一套標準。
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渠道評估
不同的渠道都拉來了很多用戶，到底哪個渠道投放效果好，哪個渠道投放效果差，投放同學需要有一個清晰的了解。之后，在可以根據渠道質量來優化投放預算，在一定的預算基礎上，獲得更多，質量更好的用戶。
（2）數智能力
有了基礎能力之后，我們可以再提供一些高級的能力，比如投放不僅僅是媒體側的事情，廣告主業務借助對業務用戶的深入理解，聯動媒體進行投放效果優化，這個過程中定義了一些相關能力，比如說人群定向、出價優化等。
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人群定向
傳統的投放模型下，媒體基于對渠道用戶的理解，進行廣告的曝光；用戶看到廣告、或者點擊廣告之后，就會收取廣告主的費用。在新的投放模式下，廣告主可以結合對自己業務用戶的理解，輔助媒體來判斷是否要某個用戶，之后再交給廣告平臺進行競價，這樣對用戶的理解更完整，投放也更高效。
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出價優化
接上面的環節，如果一個廣告主確定要這個用戶，那么該以什么樣的價格去競價？傳統方式是媒體側的廣告系統去做自動競價，但是我們也可以幫著媒體把競價過程優化得更好。比如，如果一個用戶的質量比較好，轉化率也比較高，那么就可以出價高一點，從而獲得更多曝光和轉化。
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投放素材
另外，如果某個用戶是我們的目標用戶，我們對這個用戶出的高價格，那應該用什么樣的素材去觸達和吸引這個用戶？觸達用戶的素材，我們也可以協助媒體進行優化，進而提升用戶的點擊轉化，以及降低曝光成本。
上面提到的這一系列能力，共同組成了我們的拉新數據策略。
（3）案例介紹
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DPA+RTA
DPA+RTA是商品投放的一個重要能力。這里的業務問題是，在投放預算一定的情況上，怎么能夠獲得更多，更高質量的用戶。這里的解法就是上述幾個能力的組合。第一是找到目標用戶，第二是要聯合媒體去做出價的優化。下圖中左側是投放鏈路和邏輯的拆解。
首先，用戶訪問媒體；之后媒體會進行廣告系統的請求（廣告系統請求就是到底是否要給這個用戶出廣告）；如果要展示廣告，會做動態商品庫的請求，決定以哪個商品素材去做投放，并把素材返回給廣告系統；接著，廣告系統會帶著這個投放素材去請求廣告主，詢問要不要這個人群，如果要這個人群，接著就要判斷是否需要進行出價干預，廣告主會帶著這些信息返回廣告系統；最后透傳給媒體，用戶就看到了。
要實現上述邏輯，首先要在數據層去做用戶挖掘、商品挖掘，從而確定哪些用戶要重點投放，以及用哪些商品進行投放。數據層通過用戶挖掘和商品挖掘形成對應的人群之后，在服務層進行人群和商品庫的配置。最后，通過服務化的方式對接到媒體，從而形成投放的閉環。
這樣，通過素材的優化、人群的優化、出價的優化等，實現了更高效的投放。
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裂變拉新
裂變玩法是互聯網產品經常會用到的一種拉新方式，裂變玩法經常會遇到一個問題：裂變帶來的用戶質量普遍不高，同時拉新的規模可控性一般。這類用戶下載某個產品，一般都是帶有明確目的的，后續持續來的動力不大。另外，這類用戶一般是權益敏感型的用戶，權益的高低對裂變拉新的影響比較大。
裂變玩法有兩個核心的角色，一個是發起者，另一個是受邀者。發起者是整個傳播中的發動機，激勵措施主要面向發起者去做定義。裂變拉新的權益包括兩部分，一部分是人頭費（拉了人之后有沒有一定的收益）；另一部分是給發起者后續的福利（指拉過來的用戶后面還在持續活躍則給發起者一定分傭），
這兩類權益是發起者進行傳播裂變時的核心動機。我們的目標是，希望在一定的成本基礎上，通過調整權益發放的策略，來優化傳播裂變發起者的動機。
我們主要有兩種方法：
方法一是用統一的返傭策略。統一的返傭策略包括了，拉一個人多少錢、后續活躍應該怎么分傭，起初這些是裂變產品來定義的，之后通過大量的實驗，找到性價比最高的一組策略來放大和推廣。
方法二是分人群差異化返傭策略。我們發現，不同發起者邀請來的用戶質量是參差不齊的，有的發起者邀請來的用戶質量是比較高的，有的發起者邀請來的用戶質量相對低；同時，有的發起者邀請來的用戶比較多，有的發起者邀請來的用戶比較少。因此，通過邀請來的用戶數量和質量對發起者做分層，我們希望高質高量的發起者能夠獲得更多的收益，刺激他們拉更多的用戶；低質低量的發起者獲取更小的收益，從而降低薅羊毛的動機。最后，得到一個分人群的、差異化的策略，在成本一定的條件下實現質量和規模的最優化。
2. 用戶承接
接下來介紹用戶承接這部分，承接主要解決的核心問題是短期留存和用戶成長。
（1）基礎能力
用戶承接要建立的基礎能力是用戶承接漏斗，首先要能夠看到用戶承接鏈路，用戶從媒體曝光，到下載安裝產品，再到產品內部瀏覽和使用，每個環節的用戶是怎么樣的，哪個環節的漏斗相對大一些，這些路徑是否符合預期等。通過用戶的承接漏斗分析，來發現承接過程中的問題，并據此進行重點優化。
（2）數智能力
有了基礎能力之后，我們可以再提供一些高級的能力，比如發現某個環節承接漏斗比較大，怎么提升承接效率；不用渠道的用戶屬性不同，怎么基于對用戶的理解，提升承接流量的分配效率等。
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場景還原
我們在媒體上進行大量廣告投放，如果用戶對某個廣告素材感興趣，就會進行點擊和下載使用。如何保證用戶進入產品之后，沒有“驚嚇”，這就需要引入場景還原的能力。例如，我們在外面投放了一個水果，進來之后不能看到一只貓，我們還是希望投放一個水果進來之后就是水果或相關的。所以我們首先要通過場景還原實現所見即所得。
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動態路由
這個數據能力主要解決承接效率的問題。我們希望通過動態路由來解決流量分配的機制和效率，根據用戶屬性決定通過某個頁面去做承接。當然后面可能還會有基于產品路徑的分析、留存分析等，我們希望通過這種方式來解決整個承接效率的問題，接下來將有例子來展開介紹。
（3）案例介紹
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動態路由
動態路由能夠幫助我們更好地進行承接頁的流量分配，從而解決留存和價值的問題。傳統的做法是一個用戶在一個時間點只能通過一種方式來承接；另一個時間點通過另一種方式來承接；第三個時間點通過第三種方式來承接，整體上是互斥的邏輯。
我們可以通過基于對用戶的理解，建立不同的物理人群，不同的人群通過不同的頁面來承接。比如某個人群適合直播，那么就通過直播的頁面去承接；某個人群比較偏商品偏好，就通過商品的頁面去承接。但是，我們發現這種并行的方式雖然解決了互斥的問題，也會帶來一些其他問題，比如人群劃分越細，拉新起量就會越慢的，投放價格也會越高。
為了解決這兩個問題，我們做了相應的優化。首先，把物理人群建設成邏輯人群，在投放的時候做通投，用戶由哪個頁面承接是通過中間服務判斷的。其次，對于直播人群，也不一定是只用一個直播頁面來承接，而是可以把直播的頁面豐富起來，有直播頁面一、直播頁面二、直播頁面三，我們希望讓多個直播場景PK，判斷哪個直播場景承接效率更好，從而不斷進行優化。這樣，就把并行改成了雙重并行，進一步提升了整個承接的效率。以上是我們在動態路由承接中，解決流量分配的機制和效率上的核心工作。
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留存關鍵因子
留存關鍵因子主要是解決用戶留存的問題，拉新更多是預算的問題，有預算就可以拉更多的人。但是，如果拉進來的用戶留不下來，那拉新就沒有長期價值。所以，相比于拉新，留存可能會更重要，需要在優化用戶留存上投入更多的精力。
去年，我們希望去做一些內容拉新，通過內容方式進行的拉新，同時最好用內容進行承接，承接之后做一些內容的轉化。但是，我們發現內容用戶進來之后，留存相比其他的用戶偏低，需要重點去優化。
核心解法步驟如下：
第一：進行用戶行為的分析假設，我們認為用戶在端內的行為受用戶屬性的影響，同時端內的行為會影響留存的結果；
第二：構建影響用戶的回訪路徑圖；
第三：通過特征分析，進行兩階段的回歸分析；
第四：找到哪個屬性下面的哪個行為影響留存，從而做定向的優化。
3. 用戶促活
接下來介紹一下用戶促活，這個模塊核心要解決的問題是用戶的長期留存和價值。
（1）基礎能力
用戶促活的基礎是對用戶活躍度的理解，這里的基礎能力是用戶活躍分層。首先要定義出每個層中的用戶規模及活躍情況，以及用戶有沒有在分層之間做躍遷？用戶分層是用戶促活的基礎。
（2）促活
促活有兩種方式，第一種方式是用戶主動去回訪，第二種方式是用戶被動的回訪。主動回訪，比如我們做一些營銷、大促，用戶可能會主動回訪回來；被動回訪，包括二方拉活、三方拉活。二方拉活指的是兄弟團隊的一些拉活；三方拉活指的是外部拉活，包括一些裂變拉活等，接下來重點介紹被動回訪。
我們也會提供一些相對高階的能力，類似于拉新階段的能力，比如人群定向（指哪些用戶要拉活，哪些用戶不要拉活）、出價優化（拉活階段做出價相比拉新階段出價做的會更深，因為對自有活躍用戶要比新用戶了解更多一點，所以這個階段會對活躍用戶做相應的出價優化）、渠道排重（比如我們會對不同的渠道去做拉活，但是渠道之間可能會對同一個用戶去做重復拉活）。同時對于雇人打工（裂變拉活）要做關系的挖掘，通過關系挖掘來提高整個拉活的效率。
（3）案例介紹
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策略拉活
策略拉活的兩個核心能力是人群定向和出價優化，通過人群定向來剔除一些無效的拉活，并通過出價優化降低成本。
人群定向：拉活的人群定向會比拉新人群定向做的更細，比如，這個用戶剛來過或者雖然還沒來但預測可能會活躍就可以不用拉活；比如，有些用戶可能是低轉化用戶，就是觸達后并沒有發生轉化，轉化率比較低的這部分用戶如果多觸達拉活轉化率仍然不高，則沒必要再去拉活浪費成本；另外，要做控頻，哪些用戶應該拉以及應該拉多少次，以降低成本。
目前，都是以DAU目標去做拉活的。但是，拉活不希望僅僅是DAU的目標，我們還希望拉活回來的用戶在端內有更多的價值，比如拉活用戶有沒有時長的貢獻，有沒有轉化等。
出價優化：拉活的出價優化類似于拉新的出價優化。我們可以做人群的出價，以及用戶的個性化出價，細化到每個用戶可能都有一個出價區間。
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關系挖掘
雇人打工是我們產品里的一個玩法，它主要是通過用戶之間的“買賣”來提高用戶活躍度。
但是，產品功能上線之后我們發現，參與這個玩法的用戶比預期要低，我們希望通過數據能力來提高用戶的參與頻次。用戶之間的“買賣”，依賴的是用戶之間的關系。用戶關系理論上是網狀的，一個用戶可能會有n個好友，好友可能還會有n個好友形成一個網絡圖，我們希望結合用戶之間的關系數據來挖掘用戶之間的親密度，結合雇傭機制的調整（比如參與玩法應該返多少錢等），來提高用戶的活躍度。
這里面有如下幾個環節：
第一，我們要構建用戶的好友關系。最開始一版，主要是確定用戶的一度好友關系，就是用戶的直接好友關系有哪些，通過好友數來量化用戶之間的相互關系，把關系比較緊密的用戶推出來；
第二，這個策略上線之初效果不錯，但是一段時間之后用戶參與度也會下來，原因就是用戶的關系相對固定，“買賣”之后就不再活躍了。之后，我們又通過二度好友關系的挖掘來補充新的好友；
第三，我們不但要評估好友之間的數量，同時也要評估好友之間的質量。因為用戶之間的行為是有層次的，我們希望在用戶數量基礎之上，再通過質量的評估來優化拉活的雇傭效率。
4. 用戶召回
接下來介紹用戶召回，用戶召回要解決的核心問題是延長用戶生命周期。
（1）基礎能力
用戶召回一般涉及到一些權益，或者可能會對用戶產生打擾。所以，在做用戶召回之前，首先要定義出用戶流失。找到了流失用戶，才有可能進行干預和策略召回。由于不同業務的用戶活躍周期是不一樣的，有的產品用戶活躍頻次比較低，有的產品用戶活躍頻次可能相對高一點，所以要結合產品來定義適合本業務的流失定義。
（2）數智能力
有了基礎能力之后，我們可以再提供一些高級的能力，比如是否可以在用戶流失之前，識別出哪些用戶有流失傾向，在用戶流失之前進行干預；比如用戶已經流失之后，怎么基于用戶流失之前的數據，提升用戶的召回效率等。這里涉及兩個能力，其中，流失預測的核心在預流失用戶的預測和干預，流失召回的核心在已流失用戶的觸達和承接。
（3）案例介紹
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流失預測
最好的流失召回是在用戶流失之前做干預，因為這時候還能觸達用戶，干預的效率相對也是高的。由于用戶還沒有真正流失，所以需要基于用戶的歷史行為進行準確的預測，預測哪些用戶可能會流失，之后進行特定的干預。
這里會分為兩部分：
第一部分，流失預測建模。預測建模指的是，以預測計算日前的MAU用戶作為訓練樣本，以這段時間用戶是否流失作為lable來訓練模型。之后，對預測日前一天的MAU做預測，預測完之后觀察用戶在后七天是否會流失。
第二部分，干預階段，對預流失用戶進行差異化的干預。預流失用戶是業務的歷史用戶，我們可以根據對用戶的理解做定向的干預，比如某個用戶是權益偏好型的用戶，就可以通過滿減紅包的方式去做彈窗；如果某個用戶是低價敏感型的用戶，就可以通過一些限時秒殺的方式進行引導；如果某個用戶是互動敏感型的用戶，就可以通過元寶激勵的方式進行干預；
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流失召回
已流失用戶的核心是觸達和承接，在觸達和承接之前，首先要對本業務的用戶流失進行定義。這里我們主要用到了兩種方法，一是回流曲線，二是拐點分析法，來找到適合我們業務的一個流失周期。
找到流失用戶之后，就要通過各種手段進行觸達和承接。已流失用戶可以進一步細分，包括有端用戶和無端用戶。針對不同類型的用戶，可以使用不同的方式進行流失召回。比如，對無端用戶會借助到廠商的能力、三方的能力，以及生態的能力，去做無端用戶的觸達；對有端用戶可以做投放，這時候可以把前面提到的數據策略，比如人群定向、出價優化等能力結合上。
召回觸達之后要做用戶承接，承接也可以用到前面提到的數據策略，比如動態路由、差異化承接等能力。
